/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
multilingual-e5-small
Библиотека
transformers.js
Опубликована
1 июл 2023

multilingual-e5-small

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Xenova/multilingual-e5-small — мультиязычная модель для создания векторных представлений текста, разработанная на основе intfloat/multilingual-e5-small и подготовленная сообществом Xenova в формате ONNX.

411 тыс.скачиваний за 30 дней21лайквеса обновлены22 июл 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для использования в Transformers.js и выполнения feature extraction, в том числе непосредственно в JavaScript-приложениях.

Ключевая особенность модели — наличие ONNX-весов, обеспечивающих совместимость с Transformers.js и сценариями веб-инференса. По представленным данным, модель поддерживает мультиязычную обработку текста, однако точный перечень языков, архитектура, количество параметров, размер контекста и другие технические характеристики не указаны.

Модель подходит для задач, где требуются текстовые эмбеддинги, например семантический поиск или сравнение текстов, но конкретные целевые сценарии и показатели качества в карточке не описаны. Лицензия также не указана, поэтому условия использования необходимо уточнять в исходном репозитории базовой модели.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-small with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

Example: Run feature extraction.

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

const extractor = await pipeline('feature-extraction', 'Xenova/multilingual-e5-small');
const output = await extractor('This is a simple test.');

Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Класс архитектуры
BertModel
Ревизия весов
761b726

0 моделей